clase final pública CropAndResizeGradImage
Calcula el gradiente de la operación crop_and_resize con el tensor de la imagen de entrada.
Clases anidadas
| clase | CropAndResizeGradImage.Opciones | Atributos opcionales para CropAndResizeGradImage | |
Constantes
| Cadena | OP_NOMBRE | El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow. |
Métodos públicos
| Salida <T> | como salida () Devuelve el identificador simbólico del tensor. |
| estático <T extiende TNumber > CropAndResizeGradImage <T> | |
| CropAndResizeGradImage.Options estático | método (método de cadena) |
| Salida <T> | producción () Un tensor 4-D de forma `[lote, altura_imagen, ancho_imagen, profundidad]`. |
Métodos heredados
Constantes
Cadena final estática pública OP_NAME
El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow.
Valor constante: "CropAndResizeGradImage"
Métodos públicos
Salida pública <T> como Salida ()
Devuelve el identificador simbólico del tensor.
Las entradas a las operaciones de TensorFlow son salidas de otra operación de TensorFlow. Este método se utiliza para obtener un identificador simbólico que representa el cálculo de la entrada.
pública estática CropAndResizeGradImage <T> crear (alcance alcance , Operando < TFloat32 > grads, Operando < TFloat32 > cajas, Operando < TInt32 > boxInd, Operando < TInt32 > imageSize, Clase<T> T, Opciones... opciones)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación CropAndResizeGradImage.
Parámetros
| alcance | alcance actual |
|---|---|
| graduados | Un tensor 4-D de forma `[num_boxes, crop_height, crop_width, profundidad]`. |
| cajas | Un tensor 2-D de forma `[num_boxes, 4]`. La `i`-ésima fila del tensor especifica las coordenadas de un cuadro en la imagen `box_ind[i]` y se especifica en coordenadas normalizadas `[y1, x1, y2, x2]`. Un valor de coordenadas normalizado de `y` se asigna a la coordenada de la imagen en `y * (image_height - 1)`, de modo que el intervalo `[0, 1]` de la altura de la imagen normalizada se asigna a `[0, image_height - 1 ] en coordenadas de altura de la imagen. Permitimos y1 > y2, en cuyo caso el recorte muestreado es una versión invertida de arriba a abajo de la imagen original. La dimensión del ancho se trata de manera similar. Se permiten coordenadas normalizadas fuera del rango `[0, 1]`, en cuyo caso usamos `extrapolation_value` para extrapolar los valores de la imagen de entrada. |
| cajaInd | Un tensor 1-D de forma `[num_boxes]` con valores int32 en `[0, lote)`. El valor de `box_ind[i]` especifica la imagen a la que se refiere el cuadro `i`-ésimo. |
| tamaño de la imagen | Un tensor 1-D con valor `[lote, altura_imagen, ancho_imagen, profundidad]` que contiene el tamaño de la imagen original. Tanto `image_height` como `image_width` deben ser positivos. |
| opciones | lleva valores de atributos opcionales |
Devoluciones
- una nueva instancia de CropAndResizeGradImage
Método público estático CropAndResizeGradImage.Options (método String)
Parámetros
| método | Una cadena que especifica el método de interpolación. Por ahora sólo se admite 'bilineal'. |
|---|
Salida pública <T> salida ()
Un tensor 4-D de forma `[lote, altura_imagen, ancho_imagen, profundidad]`.